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基于双向长短期记忆网络和自注意力机制的食品安全裁判文书分类方法
被引量:
12
1
作者
姜同强
万忠赫
张青川
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期188-192,共5页
目前食品安全领域裁判文书数量持续增长,而其类别标签的缺失导致检索困难。针对将裁判文书自动化分类的问题,提出一种结合self-attention机制和BLSTM(bi-long short-term memory)网络的分类方法,该方法使用自训练注意力机制,对向量化的...
目前食品安全领域裁判文书数量持续增长,而其类别标签的缺失导致检索困难。针对将裁判文书自动化分类的问题,提出一种结合self-attention机制和BLSTM(bi-long short-term memory)网络的分类方法,该方法使用自训练注意力机制,对向量化的文本进行加权表示,从而对裁判文书中的重要特征重点关注。同时,由两个方向相反的LSTM网络组成的BLSTM网络,能够更好地学习上下文信息,提高网络性能。通过实验,准确率达到了95. 23%,相较于传统的机器学习方法,所提方法能够更好地完成食品安全领域裁判文书分类任务。
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关键词
长短期记忆神经网络
自注意力机制
自然语言处理
食品安全
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题名
基于双向长短期记忆网络和自注意力机制的食品安全裁判文书分类方法
被引量:
12
1
作者
姜同强
万忠赫
张青川
机构
北京工商大学计算机与信息工程学院农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室食品安全大数据技术北京市重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期188-192,共5页
基金
国家重点研发计划(2016YFD0401205)
北京市自然科学基金(4184084)
教育部人文社会科学研究青年基金(17YJCZH007)资助
文摘
目前食品安全领域裁判文书数量持续增长,而其类别标签的缺失导致检索困难。针对将裁判文书自动化分类的问题,提出一种结合self-attention机制和BLSTM(bi-long short-term memory)网络的分类方法,该方法使用自训练注意力机制,对向量化的文本进行加权表示,从而对裁判文书中的重要特征重点关注。同时,由两个方向相反的LSTM网络组成的BLSTM网络,能够更好地学习上下文信息,提高网络性能。通过实验,准确率达到了95. 23%,相较于传统的机器学习方法,所提方法能够更好地完成食品安全领域裁判文书分类任务。
关键词
长短期记忆神经网络
自注意力机制
自然语言处理
食品安全
Keywords
BLSTM
self-attention
natural language processing
food safety
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于双向长短期记忆网络和自注意力机制的食品安全裁判文书分类方法
姜同强
万忠赫
张青川
《科学技术与工程》
北大核心
2019
12
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